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房地产在目前我国的经济发展中起着全局性的重要作用，它与整体经济的发展相互促进与制约。然而，房地产产品本身的资产不可转移性和消费地域性，使得它的发展具有显著的地域性。房地产资产的区域性会通过产出、投资、消费与物价对一个区域的经济各方面产生影响，进而对该区域的经济活动带来外部性。反过来，一个区域的经济发展程度、资源禀赋与要素流动性也影响着该区域房地产产品的供需。因此，房地产市场价格的波动具有明显的区域特征。
国外已有大量的学者对房地产价格波动的区域差异进行了比较分析。Downs(1993)的研究表明：市场条件的基本差别会引起房地产价格波动存在差异，例如在某些地区可能出现快速增长的公司或者正当经历人口的迅速增长，因此，相比相对静态的市场，动态市场会存在更频繁或更剧烈的周期波动。Gavin等(2006)基于动态面板数据模型，讨论了英国9个地区的房价是否存在泡沫。在模型中，他们研究了房地产市场间的空间影响、信用指数、交易成本、利率等，结果表明英国9个地区房价不存在泡沫。国内对这一问题分析比较全面的有：梁云芳(2007)利用面板数据模型对中国的东、中、西部房地产价格区域波动的差别进行了实证分析。样本为中国28个省及直辖市，样本区间为1999年至2006年。文章中以各地区房地产价格为因变量，以各地区人均GDP、房地产市场交易量、信贷规模等作为解释变量进行估计，回归发现：房价波动具有显著的区域不平衡性，文章同时分析了引起各地房价波动差异的原因。
如何理解房地产价格波动的区域特性以及同一区域内房地产价格作用的相互机理，成为我们认识房地产在配置资本要素与影响区域经济的出发点，也是政府根据区域房价波动的联动性来颁布差异化房地产调控政策的理论认识基础。对于房地产价格波动的区域性差异的课题的探讨与研究涉及到两个大的研究方向与内容：一个是如何划分区域的问题，从而使得相关区域内的省市、自治区与直辖市具有相类似的经济结构与金融调控结构，但就研究房地产市场而言，我们还应在区域划分时，着重考虑区域间房地产行业的结构相似性与较高的关联度；另一个问题是如何刻画同一区域内房地产价格波动的长期均衡性与短期调整状态以及采取何种方法比较不同区域内驱动房价波动的各个因素的贡献度。
本文基于前人区域划分的研究前提下，引用量化的系统聚类方法对区域进行划分，再根据研究对象的特殊性，采用房地产价格相关系数矩阵对划分的区域进行微调，最终把我国31个省市、自治区与直辖市划分为三类区域，一类区域包括：北京、天津、山东、上海、江苏、浙江、广东、福建、海南；二类区域包括：吉林、辽宁、安徽、江西、广西、四川、重庆、宁夏、西藏、云南；三类区域包括：山西、内蒙古、黑龙江、河北、河南、湖北、湖南、甘肃、贵州、陕西、青海、新疆。在研究区域房地产价格波动的实证研究部分，文本基于一般均衡框架下房地产价格方程的理论模型利用面板数据进行实证研究。从长期均衡模型的估计结果中我们可以得到下面的结论：(1)信贷规模对一类区域存在较显著影响，对二类区域与三类区域不存在显著影响；(2)居民收入水平对房地产价格变动的区域影响都比较显著，其中二类区域与三类区域房地产价格对收入水平的弹性系数较大；(3)人口变动对全国、二类区域与三类区域房地产价格变动呈现正的影响，而一类区域的人口变动对该区域内的房地产价格变动不存在显著影响；(4)商品房住宅面积对一类区域与全国的房地产价格存在影响，对二类区域与三类区域的影响不显著。从误差修正模型的估计结果中我们可以得到下面的结论：(1)在短期房地产价格向均衡状态调整过程中，人均国民生产总值的作用在全国与各区域内都要比其他解释变量的作用大，而无论在长期还是在短期，二类区域的人均国民生产总值的系数都要比其他区域高；(2)就全国、一类区域、二类区域以及三类区域而言，住房销售面积对房地产价格的影响均不显著；(3)人口数量的变动在全国、二类区域与三类区域存在影响，但影响的力度有限，而在一类区域不存在影响(4)信贷规模在全国与三个区域内，只对全国与一类区域存在影响，二类区域与三类区域的系数不显著；(5)误差修正模型中实际利率对房地产价格的影响差别不大，各个系数影响也很小；(6)在全国、一类区域、二类区域与三类区域的误差修正模型中居民对房地产价格变动的预期变量只有在一类区域内是显著的；(7)各个区域内房地产价格回归到均衡水平的速度不同，一类区域由于投机因素回复相对较慢。